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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag
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 Online-Ressource
Verfasst von:Do, Bich-Ngoc [VerfasserIn]   i
 Rehbein, Ines [VerfasserIn]   i
Titel:Evaluating LSTM models for grammatical function labelling
Verf.angabe:Bich-Ngoc Do, Ines Rehbein
E-Jahr:2017
Jahr:September 2017
Umfang:6 S.
Fussnoten:Gesehen am 22.11.2023
Titel Quelle:Enthalten in: International Conference on Parsing Technologies (15. : 2017 : Pisa)15th International Conference on Parsing Technologies - proceedings of the conference
Ort Quelle:Stroudsburg, PA : Association for Computational Linguistics (ACL), 2017
Jahr Quelle:2017
Band/Heft Quelle:(2017), Seite 128-133
ISBN Quelle:978-1-945626-73-9
Abstract:To improve grammatical function labelling for German, we augment the labelling component of a neural dependency parser with a decision history. We present different ways to encode the history, using different LSTM architectures, and show that our models yield significant improvements, resulting in a LAS for German that is close to the best result from the SPMRL 2014 shared task (without the reranker).
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://aclanthology.org/W17-6318
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Bibliogr. Hinweis:Forschungsdaten: Do, Bich-Ngoc, 1989 - : Head selection parsers and LSTM labelers
K10plus-PPN:1870904826
Verknüpfungen:→ Sammelwerk

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